Системный индикатор Султонова - страница 116

Новый комментарий
 
Не спешите с выводами, братцы. Всё дело в неправильной платформе. Вот на 4-у перенесут и тогда всё, тогда всё.. :D 
 
Yousufkhodja Sultonov:

Ренат, я так никогда не говорил. Говорил, что, не буду судить, пока не проверю всё на реальном счете. Жду перевода советника с кода МКЛ5 на 4-ку.

ок

прения

---

лично я бы посоветовал спросить мнение этого человека - а стоит ли?

ибо он стреляет в десятку, и занимется только тем, что заслуживает внимания
 
Yousufkhodja Sultonov:

Браво, Вы переплюнули Гаусса и Крамера:

Рассмотрим линейную зависимость показателя Y от множества переменных x:


Для оценки коэффициентов уравнения применим метод наименьших квадратов Гаусса и получим следующую систему из k линейных уравнений при наличии не менее n ≥ k+1 групп фактических данных Y в зависимости от значений переменных x:


В общем случае, данная система уравнений решается методом последовательного исключения переменных Гаусса (1777- 1855)  или с использованием свойств матриц, известный как метод Крамера (1704-1752).

Вычислительная сложность

Ме́тод Га́усса— классический метод решения системы линейных алгебраических уравнений (СЛАУ). Это метод последовательного исключения переменных, когда с помощью элементарных преобразований система уравнений приводится к равносильной системе ступенчатого (или треугольного) вида, из которой последовательно, начиная с последних (по номеру) переменных, находятся все остальные переменные.

Алгоритм решения СЛАУ методом Гаусса подразделяется на два этапа.

  • На первом этапе осуществляется так называемый прямой ход, когда путём элементарных преобразований над строками систему приводят к ступенчатой или треугольной форме, либо устанавливают, что система несовместна. А именно, среди элементов первого столбца матрицы выбирают ненулевой, перемещают его на крайнее верхнее положение перестановкой строк и вычитают получившуюся после перестановки первую строку из остальных строк, домножив её на величину, равную отношению первого элемента каждой из этих строк к первому элементу первой строки, обнуляя тем самым столбец под ним. После того, как указанные преобразования были совершены, первую строку и первый столбец мысленно вычёркивают и продолжают пока не останется матрица нулевого размера. Если на какой-то из итераций среди элементов первого столбца не нашёлся ненулевой, то переходят к следующему столбцу и проделывают аналогичную операцию.
  • На втором этапе осуществляется так называемый обратный ход, суть которого заключается в том, чтобы выразить все получившиеся базисные переменные через небазисные и построитьфундаментальную систему решений, либо, если все переменные являются базисными, то выразить в численном виде единственное решение системы линейных уравнений. Эта процедура начинается с последнего уравнения, из которого выражают соответствующую базисную переменную (а она там всего одна) и подставляют в предыдущие уравнения, и так далее, поднимаясь по «ступенькам» наверх. Каждой строчке соответствует ровно одна базисная переменная, поэтому на каждом шаге, кроме последнего (самого верхнего), ситуация в точности повторяет случай последней строки.

Метод Крамера требует вычисления определителей соответствующей размерности . При использовании метода Гаусса для вычисления определителей, метод имеет временную сложность 4-ого порядка , что хуже, чем если бы метод Гаусса напрямую использовался для решения системы уравнений. 

Юсуф, а вот что бы вы сказали студенту, который бы пришел к вам сдавать курсовик, а внутри такое? 

Куда и как вы применяете МНК Гаусса? Что вы называете "оценкой" коэффициентов? И каким образом получается эта "следующая система"? 

К чему такие большие цитаты об элементарном? Сначала типа замах, раз два, туда сюда, а цитата о решении линейных систему равнения. На кого это рассчитано? На полных идиотов?

 
Олег avtomat:

обзаведись маткадом -- много умного продемонстрируешь?

А ты много продемонстрировал? Школьные задачки решаемые одной строкой, демонстрируешь живописными полотнами на пять экранов. Да и те не всегда правильно.

 

Вроде, это устаревшие методы, SVD все пользуют ))

но для Таджикистана и так пойдет

 
Maxim Dmitrievsky:
Вроде, это устаревшие методы, SVD все пользуют ))

Что за SVD (снайперская винтовка Драгунова?), изъясняйтесь на человеческом языке, плиз. Напоминает, одного препода, кстати тоже преподавал ТАУ... Тоже такой умный был, весь из себя: "а это вы знаете из курса математики...", - открывает учебник и списывает формулы один в один из учебника. Вот тоже самое и здесь наблюдается. У меня сейчас на счет этих доцентов из институтов стало очень вопросов возникает -  а чего они сами умеют и понимают, и умеют ли и понимают ли? Так же здесь с Юсуфом - "вот здесь все так просто, раз, два", - и переписано с какого-то учебника, и кажется совсем не то переписано.

 
Dmitry Fedoseev:

Что за SVD, изъясняйтесь на человеческом языке, плиз. Напоминает, одного препода, кстати тоже преподавал ТАУ... Тоже такой умный был, весь из себя: "а это вы знаете из курса математики", - открывает учебник и списывает формулы один в один из учебника. Вот тоже самое и здесь наблюдается. У меня сейчас на счет этих доцентов из институтов стало очень вопросов возникает -  а чего они сами умеют и понимают, и умеют ли и понимают ли? Так же здесь с Юсуфом - "вот здесь все так просто, раз, два", - и переписано с какого-то учебника, и кажется совсем не то переписано.

сингулярное разложение матрицы

 
Maxim Dmitrievsky:

сингулярное разложение матрицы

То есть узнаваемо? Выдрано с какого-то учебника без понимания и выдается за шедевр своей мысли?

 
Dmitry Fedoseev:

То есть узнаваемо? Выдрано с какого-то учебника без понимания и выдается за шедевр своей мысли?

что узнаваемо? перевел просто

 
Maxim Dmitrievsky:

что узнаваемо? перевел просто

А что SVD тогда?

1...109110111112113114115116117118119120121122123...127
Новый комментарий